如何在创建自己的函数时处理 NA答案

【问题标题】：How to deal with NA's while creating my own function如何在创建自己的函数时处理 NA
【发布时间】：2013-06-23 18:47:24
【问题描述】：

我想知道在 R 中创建自己的函数时如何处理 NA 值。

我的代码如下：

# The function is simple:

function.BHR <-function(x) prod(1+x)-1

# The structure of the data.frame:    
dat <- t(data.frame(
  "A"=c(20:29/100),
  "B"=c(35:44/100),
  "C"=c(20:29/100),
  "E"=c(50:57/100,NA,NA),
  "E"=c(45:51/100,NA,NA,NA))

apply(dat,2,function.BHR)

简单的应用函数为最后三列提供 NA。而不是这个
它应该应用所有非 NA 值的功能。因此：

  for column 8: 
  function.BHR(c(0.27,0.42,0.27,0.57))
[1] 2.595799

for column 9: 
  function.BHR(c(0.28,0.43,0.28))
[1] 1.342912

for column 10: 
  function.BHR(c(0.29,0.44,0.29))
[1] 1.396304

提前致谢！

乔治

【问题讨论】：

我发现你使用括号......令人不安。

标签： r dataframe apply na

【解决方案1】：

您可以简单地使用prod 的na.rm 参数。详情见?prod：

function.BHR <-function(x) { prod(1+x, na.rm=TRUE)-1 }

apply(dat, 2, function.BHR)

# [1] 3.228200 3.389747 3.556183 3.727619 3.904166 4.085938 4.273048 2.595799 1.342912 1.396304

【讨论】：

那就更好了，虽然我的策略更通用一些，因为如果你在自己的函数中调用的函数不支持na.rm 或类似的东西，它也可以工作。

【解决方案2】：

更改您的功能以删除NA：

function.BHR <-function(x) {
   x = x[!is.na(x)]
   (prod((1+x))-1)
}

> apply(dat,2,function.BHR)
 [1] 3.228200 3.389747 3.556183 3.727619 3.904166 4.085938 4.273048 2.595799
 [9] 1.342912 1.396304

is.na 返回一个逻辑向量，告诉哪些值是NA，! (NOT) 运算符反转此逻辑向量，即TRUE 为有效值，FALSE 为NA。使用此向量进行索引只会返回有效值。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用logarithms，它将product 转换为sums，您可以使用colSums，它是矢量化的，并且比使用apply 循环快得多：

exp(colSums(log(dat+1), na.rm=TRUE))-1
# [1] 3.228200 3.389747 3.556183 3.727619 3.904166 4.085938 4.273048 2.595799 1.342912 1.396304

【讨论】：